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龙图腾网获悉南通华铮隆钢业制造有限公司申请的专利基于超声的装配式钢结构梁柱连接性能监测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120948614B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511487850.3，技术领域涉及：G01N29/04；该发明授权基于超声的装配式钢结构梁柱连接性能监测方法是由陈金华设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于超声的装配式钢结构梁柱连接性能监测方法在说明书摘要公布了：本申请提供了基于超声的装配式钢结构梁柱连接性能监测方法，涉及性能监测技术领域，该方法包括：通过BIM技术建模还原目标建筑的钢结构设计信息，提取连接节点参数，并使用节点重要性评价模型对节点进行分类。基于受力传导拟合结果，构建M个梁柱连接监测树。预构建力学监测预警器和性能故障识别器，实时监测顶连接节点性能，并定位故障节点。该流程提高了监测效率和结构安全性。通过本申请可以解决现有技术由于缺乏有效的信息集成和建模手段，不能对不同节点进行差异化监测，导致设计信息与实际施工之间存在差异，降低了效率，进一步影响结构安全性的技术问题。提高了装配式钢结构建筑中梁柱连接节点性能监测的精确性、实时性和效率。

本发明授权基于超声的装配式钢结构梁柱连接性能监测方法在权利要求书中公布了：1.基于超声的装配式钢结构梁柱连接性能监测方法，其特征在于，所述方法包括： 交互获得目标建筑的钢结构设计信息，并基于BIM技术对所述钢结构设计信息进行建模还原，获得建筑钢结构模型； 基于所述建筑钢结构模型进行连接节点参数提取，获得多个梁柱连接节点的多个节点参数集； 引入节点重要性评价模型分析所述多个节点参数集，并基于分析结果将所述多个梁柱连接节点划分为顶节点集、中间节点集和基础节点集，其中，所述顶节点集包括M个顶连接节点； 基于所述建筑钢结构模型进行受力传导拟合，并基于拟合结果组装所述顶节点集、中间节点集和基础节点集，获得M个梁柱连接监测树，其中，所述M个梁柱连接监测树为将所述M个顶连接节点作为顶事件构建的树状监测结构； 预构建力学监测预警器和性能故障识别器； 基于所述力学监测预警器对所述M个顶连接节点执行实时性能监测，当所述M个顶连接节点发生性能故障预警时所述力学监测预警器产生预警信号，并激活所述性能故障识别器以所述M个梁柱连接监测树为故障定位导向进行故障节点定位，获得目标性能故障节点； 所述基于超声的装配式钢结构梁柱连接性能监测方法还包括： 所述节点重要性评价模型包括评价参数调用层、节点重要性计算层、节点等级识别层； 预设重要性评价指标集，并基于所述重要性评价指标集适配文本调度引擎，将所述文本调度引擎同步至所述评价参数调用层； 预构建节点重要性评价函数，并将所述节点重要性评价函数同步至所述节点重要性计算层； 基于所述建筑钢结构模型进行连接节点性质识别，获得H个铰接节点； 预设顶节点判断约束，并将所述顶节点判断约束和所述H个铰接节点存储至所述节点等级识别层，完成所述节点重要性评价模型的构建； 所述重要性评价指标集包括荷载比例指标，荷载路径数量指标，连接刚度比指标，承载力指标，剪力指标和弯矩指标； 引入节点重要性评价模型分析所述多个节点参数集，并基于分析结果将所述多个梁柱连接节点划分为顶节点集、中间节点集和基础节点集，其中，所述顶节点集包括M个顶连接节点，所述方法包括： 将第一节点参数集同步至所述节点重要性评价模型，在所述节点重要性评价模型经由所述评价参数调用层进行评价参数调用，经由所述节点重要性计算层进行评价参数调用结果计算，获得第一节点重要性指数，其中，所述第一节点参数集为所述多个节点参数集中任意一个； 以此类推，将所述多个节点参数集同步至所述节点重要性评价模型，在所述节点重要性评价模型经由所述评价参数调用层进行评价参数调用，经由所述节点重要性计算层进行评价参数调用结果计算，获得多个节点重要性指数； 在所述节点等级识别层，基于所述H个铰接节点对所述多个节点重要性指数进行数据剔除，获得多个更新重要性指数，并将所述H个铰接节点作为所述基础节点集； 采用顶节点判断约束遍历所述多个更新重要性指数，获得所述顶节点集和中间节点集，其中，所述顶节点集中任一梁柱连接节点的更新重要性指数大于所述顶节点判断约束，所述中间节点集中任一梁柱连接节点的更新重要性指数小于所述顶节点判断约束； 基于所述建筑钢结构模型进行受力传导拟合，并基于拟合结果组装所述顶节点集、中间节点集和基础节点集，获得M个梁柱连接监测树，所述方法包括： 从所述M个顶连接节点调用第一顶连接节点，并将剩余M-1个顶连接节点在所述建筑钢结构模型标记为受力传导禁忌； 在所述建筑钢结构模型中，将所述第一顶连接节点作为受力传导起点进行受力传导拟合，获得第一关联传导节点集； 采用所述第一关联传导节点集遍历所述基础节点集进行节点识别，并基于识别结果瓜分所述第一关联传导节点集，获得第一基础节点组和第一中间节点组； 将所述第一顶连接节点作为顶事件，基于受力传导关系逐级连接所述第一基础节点组和第一中间节点组执行树状监测结构构建，生成第一梁柱连接监测树； 以此类推，将所述M个顶连接节点作为顶事件，组装所述顶节点集、中间节点集和基础节点集，获得所述M个梁柱连接监测树； 预构建力学监测预警器和性能故障识别器，所述方法包括： 交互所述多个节点参数集获得所述M个顶连接节点的M组应力约束、剪力约束和轴向力约束，并基于所述M组应力约束、剪力约束和轴向力约束构建M个性能比对预警分支； 并联所述M个性能比对预警分支，获得所述力学监测预警器； 交互获得多种表观性能故障的多个样本故障图像集，并基于所述多个样本故障图像集进行多个表观故障识别分支的构建； 交互获得多种内部性能故障的多个样本故障超声信号集，并基于所述多个样本故障超声信号集进行多个内部故障识别分支的构建； 并联所述多个表观故障识别分支，获得表观故障识别模块，并联所述多个内部故障识别分支，获得内部故障识别模块，并联所述表观故障识别模块和内部故障识别模块，完成所述性能故障识别器的构建。

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